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物流技术, 2021, 40(3): 14-    
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自适应聚类视角下学科领域主题分析——以物流学科为例
张丽萍1,2,陈凌凌2,万校基2
1.华侨大学 发展规划处,福建 泉州 362021;
2.华侨大学 工商管理学院,福建 泉州 362021
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摘要 基于改进关键词重要性和近邻传播聚类算法,提出了一种学科领域主题分析方法,通过词频分析法和作者潜意识行为计算高频关键词权重,借助共词分析和Ochiai系数构建带权重高频关键词相似性矩阵,利用近邻传播聚类算法对学科领域主题进行自适应提取与分析。以CSSCI收录的2015—2019年物流学科领域期刊论文为研究对象,借助新方法对其进行主题分析,研究结果表明:高重要性的关键词不一定是核心主题,核心主题与同一簇内其它成员关键词最为相似。与此同时,近五年物流学科存在“降本增效”“区域物流一体化”“现代物流技术研究与创新”“物流体制改革与产业转型升级”“农村物流与农产品物流”“电子商务与跨境电商”“可持续发展理念”等七大热门主题。
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关键词:  主题分析  关键词综合权重  近邻传播聚类  学科热点  物流学科    
               出版日期:  2021-03-25      发布日期:  2021-04-28      整期出版日期:  2021-03-25
引用本文:   
张丽萍, 陈凌凌, 万校基. 自适应聚类视角下学科领域主题分析——以物流学科为例[J]. 物流技术, 2021, 40(3): 14-.
链接本文:  
http://www.logisticstech.com/CN/  或          http://www.logisticstech.com/CN/Y2021/V40/I3/14
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